Post on 31-Aug-2019
CalculatorulCalculatorul sisi DrumulDrumul sprespreConstiintaConstiinta UmanaUmana
Conf. Dr. Marius Leordeanu
Universitatea Politehnicadin Bucuresti
Institute of Mathematics of the Romanian Academy
CeCe vedemvedem noinoi ?? CeCe vedevede un calculator ?un calculator ?
MAMAInput pixeli
M A M A
MAMAInput pixeli
MA MA
M A M A
MAMAInput pixeli
MA MA
MAMA
M A M A
MAMAInput pixeli
IerarhieIerarhie
Krizhevsky et al. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks”, NIPS 20121319 Citari pana acum
Deep Learning of Hierarchical Object FeaturesDeep Learning of Hierarchical Object Features
NeuronNeuron
Artificial Neural ModelArtificial Neural Model
Frank Rosenblatt(1928 – 1971)
Marvin Minsky(born 1927)
Donald Hebb(1904 –1985)
Warren McCulloch(1898-1969)
Artificial Neural NetworksArtificial Neural Networks
MA MA
MAMA
M A M A
MAMAInput de la senzori
context
IerarhieIerarhie,,InterdependentaInterdependenta
Antonio Torralba, Object Priming for Object Detection,International Journal of Computer Vision, 2003619 Citari
CeCe e e contextulcontextul ??
CeCe esteeste o o masinamasina ??
CeCe esteeste o o masinamasina ??
Un Un obiectobiect cu o cu o anumitaanumita forma ?forma ?
Un Un mijlocmijloc de transport ?de transport ?
E o E o experientaexperienta, o , o povestepoveste personalapersonala ??
Alan Turing(1912-1954)
Jon von Neumann(1903 – 1957)
CalculatorulCalculatorul
MasinaMasina Turing (1936)Turing (1936)
Von Neumann Architecture (1945)Von Neumann Architecture (1945)
AlgoritmAlgoritm
SecventialSecvential
Exact Exact
RepetabilRepetabil
AlgoritmAlgoritm
Metodele de invatare automata sunt bazate pe date preluatedin experiente anterioare.
Modelele invatate sunt insa deterministe si repetabile.
AlgoritmAlgoritm
Se incearca invatarea de modele care sa recunoascaobiect la un nivel mai inalt de abstractie, si sa fieinvariante la schimbarile continue ale inputului provenitdin lumea reala.
David Lowe, Distinctive Image Features from Scale Invariant Keypoints,International Journal of Computer Vision, 200429000 Citari
AlgoritmAlgoritm
Metodele actuale sunt secventiale. Inca nu se cunoaste cumar putea calculul fundamental paralel sa ajute in perceptia.
Inca nu se cunoaste cel mai bun mod de a folosi informatiacontextuala si cea provenita din experientele anterioare.
NeuroniiNeuronii suntsunt pliniplini de de surprizesurprize !!
L. G. Roberts, Machine Perception of Three Dimensional Solids, Ph.D. thesis, MIT Department of Electrical Engineering, 1963.
La La inceputinceput totultotul pareaparea simplusimplu:: vedemvedem ceeaceea cece e !e !
UndeUnde e e ceeaceea cece vedemvedem ??
MAMA
MAMA
OareOare albulalbul e alb e alb sisi negrulnegrul e e negrunegru ??
Checker shadow illusion
Checker shadow illusion
• Possible explanations– Simultaneous contrast– Reflectance edges vs. illumination edges
Look at blue squares
Look at yellow squares
• Content © 2008 R.Beau Lotto • http://www.lottolab.org/articles/illusionsoflight.asp
O O lumelume coloratacolorata ......
O O lumelume coloratacolorata ??
MA MA
MAMA
M A M A
MAMAInput de la senzori
Se petrecin minte …simultan
context
IerarhieIerarhie,,InterdependentaInterdependenta,,SimultaneitateSimultaneitate
Acest puncte un punct:de culoare,de piele, de ochi,de fata umana,sau de femeie .. ?
SauSau toatetoate ininacelasiacelasi timptimp ??
Mai multi clasificatori care vad in acelasi timp si se ajuta intre ei.
VederaVedera are are nevoienevoie de de procesareprocesare simultanasimultana ??
Mama, o poveste personala si prima semnificatie
Ma vad in oglindacand te uiti la mine,si incep sa fiu omcand ma nasc in tine …
Timpul trece …dar parca mama ramane aceeasi.
InvariantaInvarianta
Timpul trece …dar parca mama ramane aceeasi.
PoatePoate ca ca doardoar relatiarelatia mamamama--fiufiu,,atatatat din din sufletulsufletul mameimamei,,cat cat sisi a a fiuluifiului, , ramaneramane aceeasiaceeasi..
InvariantaInvarianta
Inteleptul:Si Si astaasta vava trecetrece..
Misticul:ExistaExista cevaceva cece nu se nu se vedevedesisi care care vava ramaneramane..
InvariantaInvarianta ??